从传统的 MLOps 过渡到 LLMOps 会带来独特的挑战，尤其是在管理大型语言模型的生命周期方面。关键问题出现在数据版本控制、模型评估和部署策略等领域，这些与标准的机器学习实践有显著不同。解决这些复杂性需要一种专门的 AI 工程方法。 AI
影响 强调了管理大型语言模型不断发展的运营需求和专业工程需求。
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MLOps 到 LLMOps：AI 工程中的关键挑战
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报道来源 [1]
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超越循环：当我们从 MLOps 转向 LLMOps 时，真正出了什么问题
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